Intelligent Machines and Systems           English

 

TERVETULOA SYSTEEMITEKNIIKAN TUTKIMUSRYHMÄN SIVUILLE!

Systeemitekniikka, yhdessä Mekatroniikan ja konediagnostiikan ryhmän kanssa, muodostaa Älykkäiden koneiden ja järjestelmien tutkimusyksikön (Intelligent Machines and Systems eli IMS). IMS on teknillisen tiedekunnan automaatioon keskittyvä yksikkö.

       

Systeemitekniikan ryhmä suuntautuu prosessiautomaation säätö- ja systeemitekniikan teoriaan, menetelmiin ja sovelluksiin, erityisesti energiatekniikassa. Tutkimusaluemme kattaa mm. seuraavat aihealueet:

·        dynaamiikan mallinnus,

·        estimointi ja identifiointi,

·        säätö,

·        optimointi ja päätöksenteko.

 

 

Systeemitekniikan henkilöstöä:

·        Enso IKONEN, säätö- ja systeemitekniikan professori, systeemitekniikan dosentti, TkT

·        Jukka HILTUNEN, lehtori, koulutusalajohtaja, TkL

·        István SELEK, post.doc tutkija, dynaamisten prosessi- ja energiajärjestelmien dosentti, TkT

·        Jenö KOVÁCS, yliopistotutkija, voimalaitosautomaation dosentti, TkT

·        Joni VASARA, DI,  tohtorikoulutettava

·        Markus NEUVONEN, DI, tohtorikoulutettava

·        Lauri AHO, tutkimusavustaja

·        Manne TERVASKANTO, TkL, tuntiopettaja

Yhteystiedot: Etunimi.Sukunimi@oulu.fi tai Oulun yliopiston puhelinluettelo.

 

 

Ajankohtaista systeemitekniikasta:

COGNITWIN-hankkeen nuohouksen hallinnan tutkimuksen esittelyä DigiPro-webinaarissa 7.6.2022: youtube-video (50 min).

      

COGNITWIN-hankkeen (EU H2020 Spire) videodemonstraatiot (2/2021 ja 2/2022, à 4 min):

        

      
Matias Hultgrenin väitöstilaisuus aiheesta Säätösuunnittelu CFB-kattiloille yhdistettynä prosessisuunnitteluun, 3.12.2021 klo 13, L6, Linnanmaa, Oulu: väitöskirja.

Pohjolan Voima (2021) Uusi turbiinisaataja säästää laskentatehoa ja koneistoa link

Uusimpia julkaisuja:

·        Neuvonen, M., I. Selek, E. Ikonen and L. Aho (2022) Heat exchanger fouling estimation for combustion–thermal power plants including load level dynamics. IEEE SMC 2022 Prague (accepted)

·        Selek, I., J. Vasara and E. Ikonen (2022) Generalized orthogonalization: a unified framework for Gram-Schmidt orthogonalization, SVD and PCA. IEEE SMC 2022 Prague (accepted)

·        Ikonen, E. M. Neuvonen, I. Selek, M. Salo, M. Liukkonen (2022) On-line estimation of circulating fluidized bed boiler fuel composition. 2022 UKACC 13th International Conference on Control (CONTROL 2022), 20-22 April 2022, Plymouth, UK. (IEEE Xplore)

·        Liukkonen, M., A. Kettunen, J. Miettinen, E. Ikonen, I. Selek, M. Neuvonen, A. Hansen and M. Edelborg (2022). Hybrid Modelling Approach to Optimize Fouling Management in a Circulating Fluidized Bed Boiler. Fluidized bed conversion conference 2022 (FBC24), 8–11 May 2022, Gothenburg.

·        Neuvonen, M., I. Selek and E. Ikonen (2021) Estimating Fuel Characteristics from Simulated Circulating Fluidized Bed Furnace Data. Int. Conf. on Systems and Control (ICSC’21), 24-26 Nov 2021, Caen, France, 2021. (IEEE Xplore)

·        Vasara, J., I. Selek and E. Ikonen (2021) Asymptotic analysis of a control–oriented open channel flow model. Int. Conf. on Systems and Control (ICSC’21), 24-26 Nov 2021, Caen, France, 2021. (IEEE Xplore)

·        Ikonen, E. and I. Selek (2021) Fusing Physical Process Models with Measurement Data Using FIR Calibration, Control Engineering and Applied Informatics, vol 23, nro 2, pp. 67-76. (CEAI)

·        Zotică, C., L. Nord, J. Kovács, S. Skogestad (2020) Optimal operation and control of heat to power cycles: a new perspective from a systematic plantwide control approach. Computers and Chemical Engineering, 141. (CCE)

 

 

Systeemitekniikka on vahva osaaja menetelmätekniikassa: mm. dynaamisten järjestelmien fysikaalisessa ja kokeellisessa mallintamisessa, estimoinnin ja säädön menetelmissä ja teoriassa, sekä optimoinnin, tekoälyn ja operaatiotutkimuksen tekniikoissa.

Valikoituja julkaisuja:

Selek, I. and E. Ikonen (2019) Role of specific energy in the decomposition of time-invariant least-cost reservoir filling problem. European Journal of Operational Research, 272 (2), pp. 565-573

Ikonen, E., I. Selek and K. Najim (2016) Process control using finite Markov chains with iterative clustering. Computers & Chemical Engineering, 93, 293–308.

Najim, K., E. Ikonen and P. Del Moral (2006). Open-loop regulation and tracking control based on a genealogical decision tree. Neural Computing & Applications, 15, no. 3/4, pp. 339-349.

Najim, K., A. Poznyak and E. Ikonen (2004). Optimization based on a team of automata with binary outputs. Automatica, 40(8), pp. 1349-1359.

 

Käytämme menetelmätekniikkaa ja prosessiosaamistamme automaation keskeisissä sovelluskohteissa:

·        monitorointi,

·        prosessien säätö ja ohjaus, lyhyen aikavälin optimointi,

·        käynnissäpito ja kunnossapito.

Panostamme tieteelliseen osaamiseen dynaamisten energiajärjestelmien hallinnassa tarvittavassa osaamisessa. Teemme tutkimusta pitkäjänteisessä yhteistyössä maailman suurimman CFB-kattiloiden valmistajan (Sumitomo SHI FW Energia Oy). Teemme muutoinkin aktiivista yhteistyötä prosessi- ja energiateollisuuden kanssa. Projektiportfoliostamme löydät tarkempia esimerkkejä.

Opetuksemme kattaa säätöteorian sen perusteista kehittyneisiin menetelmiin, automaatiotekniikan järjestelmät, sekä prosessitekniikan sovelluksia energiatekniikassa. Ohjaamme opinnäytetöitä kaikilla tasoilla: TkK, DI, TkT. Järjestämme jatko-opintokursseja tohtoriopiskelijoidemme tarpeisiin. Kehitämme automaatioalan opetusta tiivissä yhteistyössä muiden Oulun alueen automaatio-oppilaitosten kanssa.

Valikoituja julkaisuja:

Hiltunen, J., E-P Heikkinen, J Jaako, J Ahola (2011). Pedagogical basis of DAS formalism in engineering education. European Journal of Engineering Education, 36 (1) pp. 75-85.

Honkanen, S. (2011) Tekniikan ylioppilaiden valmistumiseen johtavien opintopolkujen mallintaminen - perusteena lukiossa ja opiskelun alkuvaiheessa saavutettu opintomenestys. Acta Universitatis Ouluensis C376.     

Najim, K., E. Ikonen and D. Aït-Kadi (2004). Stochastic Processes: Estimation, Optimization and Analysis. Kogan Page Science, London, U.K. (text book) ISBN 1903996554.

Ikonen, E. and K. Najim (2002). Advanced Process Identification and Control, Marcel Dekker Inc., New York, U.S.A., 310 p. (text book) ISBN 0-8247-0648-X.

Najim, K. and E. Ikonen (1999) Outils mathématiques pour le génie des procédés. Dunod Editeur, Paris, France, 223 p. (text book) ISBN 2 10 004591 1

 

 

 

 

Systeemitekniikan projektiportfolio

Projektiportfoliomme keskeinen juonne löytyy energiatekniikan teollisuussovelluksista. Alla otteita:

·        Kiertoleijukattilan (CFB) mallinnus ja säätöasioissa teemme tutkimusta yhteistyössä Sumitomo SHI FW Energia Oy:n kanssa. SFW on maailman suurin CFB kattiloiden valmistaja.

o   SmartFlex hankkeessa (2020–2022) teemana on ketterä CFB automaatio.

o   Pitkässä CFBCON hankesarjassa (2010–2020 ) aiheena on ollut CFB:n mallinnus ja säätökehitys.

o   COMBO-CFB-hankkeessa (2014-16) tarkasteltiin yhteistuotantoa CFB + CSP (concentrated solar power, yhdessä VTT:n kanssa.

Valikoituja julkaisuja:

Zotică,C., L. Nord, J. Kovács, S.Skogestad (2020) Optimal operation and control of heat to power cycles : a new perspective from a systematic plantwide control approach. Computers and chemical engineering, 141,

Hultgren, M., E. Ikonen and J. Kovacs (2019). Integrated Control and Process Design for Improved Load Changes in Fluidized Bed Boiler Steam Path. Chemical Engineering Science, 199, pp. 164-178.

Niva, L. (2018) Self-optimizing control of oxy-combustion in circulating fluidized bed boilers. Acta Universitatis Ouluensis. C, Technica. http://jultika.oulu.fi/Record/isbn978-952-62-2130-4

Hultgren, M., E., Ikonen and J. Kovacs (2017) OTU-CFB boiler control design with the dynamic relative gain array and partial relative gain. Industrial & Engineering Chemistry Research, 56 (48), pp. 14290-14303

Selek I., Kovacs J., Ikonen E. and A. Kettunen (2017) COMBO-CFB: Integration of concentrated solar power with circulating fluidized bed power plants. 12th International Conference on Fluidized Bed Technology (CFB-12) 23-26 May, Krakow, Poland.

Niva, L., E. Ikonen and J. Kovács (2015). Self-optimizing control structure design in oxy-fuel circulating fluidized bed combustion, International Journal of Greenhouse Gas Control, 43, 93-107.

Hultgren, M., E. Ikonen, J. Kovács, (2014) Oxidant Control and Air-Oxy Switching Concepts for CFB Furnace Operation. Computers & Chemical Engineering, 16, pp 203-219.

Ikonen, E., J. Kovacs and J. Ritvanen (2013) Circulating fluidized bed hot loop analysis, tuning and state-estimation. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 9 (8) , pp. 3357-3376.

Ikonen, E., K. Najim and U. Kortela (2000). Neuro-fuzzy modelling of power plant flue-gas emissions. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 13, no. 6, pp. 705–717.

·        Vesivoiman dynaaminen mallinnus, säätö ja optimointi

o   Hankkeissa PVO Vesivoima Oy:n kanssa (2017-) on tarkasteltu mm. taajuusreservimarkkinoille osallistumisen varmistamista sekä sähköakuston integrointitapoja. Tutkimuksen tuloksena oleva vesivoiman säätöratkaisu on käytössä/implementoinnissa, patentointiakin harkitaan.

o   Päiväoptimointia tarkastelevassa hankkeessa (2020) rakennettiin malli Iijoen voimalaitosaltaille ja muotoiltiin ja ratkaistiin optimointitehtävä.

Vasara, J., I. Selek and E. Ikonen (2021) Asymptotic analysis of a control–oriented open channel flow model. Int. Conf. on Systems and Control (ICSC’21), 24-26 Nov 2021, Caen, France, 2021.

Pohjolan Voima (2020) Innovaatio säätää vesivoimalaa entistä nopeammin ja tarkemmin link

Pohjolan Voima (2021) Uusi turbiinisaataja säästää laskentatehoa ja koneistoa link

 

·        Digitaaliset kaksoset, tekoäly ja koneoppiminen (AI/ML, IoT)

o   COGNITWIN on Horizon 2020 SPIRE hanke (2019–2023), jossa ovat mukana mm. SINTEF, Cybernetica, Fraunhofer ja SFW. Hankkeen aiheena ovat digitaaliset kaksoset ja niiden ominaisuuksien kehittäminen kognitiiviseen suuntaan. Hankkessa sovellamme tuloksia polttoainesyötön ja lämmönsiirtopintojen likaantumisen on-line analytiikkaan. www.cognitwin.eu. kts. M18 video.

o   Professoripoolin tutkimusvapaalla (2015–16) tutkittiin Markovin ketjuja prosessien säädössä vierailulla UMA/ISA:an Málagassa. Sovelluskohteita löytyi myös mekatroniikan alueelta.

Valikoituja julkaisuja:

E. Ikonen and I. Selek (2020) Calibration of Physical Models with Process Data using FIR Filtering, 2020 Australian and New Zealand Control Conference (ANZCC), Gold Coast, Australia, 2020, pp. 143-148.

Rankinen, A., E. Ikonen and T. Liedes (2018) Validation of a nonlinear two-dimensional MacPherson suspension system model with multibody simulations. International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (IEEE ASME MESA 2018), 2-4 July, Oulu, Finland

Ikonen, E. (2017) Active suspension control with state estimation using finite Markov chains. International Journal of Advanced Mechatronic Systems 7 (3) 183–192.

Ikonen, E., I. Selek and K. Najim (2016) Process control using finite Markov chains with iterative clustering. Computers & Chemical Engineering, 93, 293–308.

·        Vesi- ja kaukolämpöverkoston operoinnin optimointi

o   EaaSlab hankkeessa (2019–2021) kehitetään energia-alan pilot-ympäristöä. IMSin roolina on rakentaa digitaalinen kaksonen kaukolämpöverkolle. Hanke toteutetaan yhdessä OAMK:n kanssa.

o   Suomen Akatemian OPUS hankkeessa (2011–2014) sovelluskohteena oli Sopronin kaupungin vesijohtoverkoston mallinnus ja pumppauksen optimointi. Hankkeessa oli yhteistyökumppanina BUTE/HDS Budapestistä.

o   DINO osahankkeessa (OPUS, 2013–2014) kohteena oli Kemin kaukolämpöverkoston mallinnus ja operoinnin dynaaminen optimointi, yhteistyössä Kemin Energian kanssa

o    Kemin kaukolämpöverkon simulointiesimerkki, ulkopuolisen lämmönlähteen vaikutus verkostossa (5 min askelväli).

Valikoituja julkaisuja:

Selek, I. and E. Ikonen (2019) Role of specific energy in the decomposition of time-invariant least-cost reservoir filling problem. European Journal of Operational Research, 272 (2), pp. 565-573

Ikonen, E., I. Selek, J. Kovacs & M. Neuvonen (2016). Examination of operational optimization at Kemi district heating network. Thermal Science 20 (2), pp 667-678 (link to TS)

Bene, J. (2013) Pump schedule optimisation techniques for water distribution systems. Acta Universitatis Ouluensis. C, Technica. http://jultika.oulu.fi/Record/isbn978-952-62-0266-2

Selek, I., J. Bene and E. Ikonen (2013) Utilizing permutational symmetries by dynamic programming – Application for the optimal control of water distribution systems under water demand uncertainties. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 9 (8), pp. 3091-3114.

Ikonen, E, I. Selek and J. Bene (2012). Optimization of pumping schedules using the genealogical decision tree approach. Chemical Product and Process Modeling, 7 (1), 1-25.

·        Maatalouden ja maankäytön automaatio

o   Vesihiisi-hankkeessa (2021–2023) perehdytään turvepeltojen vesienhallintaan säätökaivojen avulla, yhteistyössä Luken, maanmittauslaitoksen ja salaojayhdistyksen kanssa. IMS:in fokuksessa on säätökaivojen verkoston automaatio.

o   PeltoSäätö hankkeessa säätökaivoja pilotoidaan yhdessä kpedun kanssa.

o   ESKE (2021-22) -hankkeessa rakennetaan säätökaivon laitteisto.

·        Kiinteistön kulutusjouston optimointi

o   VIRPA hankkeessa (2015–2017) mallinnettiin päivittäiskaupan kylmälaitteet ja suunniteltiin S-Marketin varastointikapasiteetin dynaaminen mallinnus ja optimointi. Hankkeessa olivat mukana mm VTT, Jetitec, S-Voima, Rejlers sekä Fingrid.

Valikoituja julkaisuja:

Ikonen, E. and I. Selek (2018) Dynamic modelling and optimization of a supermarket CO_2 refrigeration system for demand side management. 15th International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control (IEEE CCE 2018), 5-7 Sept 2018, Mexico City.

·        Automaation koulutus ja pilot-ympäristö

o   Jatkuva oppiminen korkeakouluissa energia-, sähkö- ja talotekniikka-aloilla ELVIS (2021–2023) -hankkeen simulaatiolaboratoriossa hyödynnetään oppimisympäristöistä toteutettuja digitaalisia kaksosia todellisten olosuhteiden simulointiin. Hanke toteutetaan yhteistyössä OAMK:n ja ammatillisen opettajakorkeakoulun kanssa.

o   Automaation ympäristöt ovat osa EaaSlab hybridilaboratoriohanketta (2019–2021), kattaen mm. lämmöntuotannon, lämpöverkon, lämmönvaihtimet, sähköverkon, aurinkopaneelit, LVI:n, automaation ja kunnossapidon opetusympäristöjä Linnanmaalla.

o   Automaation opetusympäristöt ja sen työelämälähtöinen koulutus olivat teemana EduAuto/DigiAuto hankkeissa (2017–2019), yhteistyössä OAMK ja OSAOn kanssa.

Valikoituja julkaisuja:
Neuvonen, M. and I. Selek (2021) Hybridilaboratorion kaukolämpöverkon digitaalinen malli – mallin kuvaus ja verifiointi. Älykkäät koneet ja järjestelmät 31.5.2021, 13 s (linkki).

 

Viimeksi päivitetty 1.8.2022 / Enso

 

Avainsanoja

Prosessien säätö säätötekniikka ohjaus prosessinohjaus process control automaatio automation process automation prosessiautomaatio ennustava säätö malliprediktiivinen säätö MPC model predictive control kehittynyt säätö advanced control

tilaestimointi state estimation monitorointi process monitoring prosessin seuranta Kalman filtteri Kalman suodin Kalman filter UKF unscented Kalman filtering EKF partikkelifiltteri particle filtering bayesian state estimation bayesilainen tilaestimointi

tekoäly ML AI koneoppiminen artificial inteligence IoT koneiden internet laitteiden internet neuroverkko sumea neural network fuzzy Markov chains Markovin ketjut finite state learning automata dynaaminen ohjelmointi Markovin prosessit dynamic programming Markov decision processes MDP

Matlab mallintaminen prosessien mallinnus dynaminen mallintaminen identifiointi estimointi data-driven modeling mittausperustainen mallintaminen datapohjainen mallintaminen Simulink SimScape Control System Toolbox

leijukerroskattila kiertopeti kiertoleijupeti CFB circulating fluidized bed boiler power plants voimalaitos voimalaitosautomaatio voimalaitosten säätö BFB CFBB AFB kupliva peti energiantuotanto puu hiili hake wood chips peat turve jätepuu RDF demolition wood flue gas emissions savukaasupäästöt kaukolämpö kulutusjousto district heating demand response